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论文推荐:谷歌Masked Generative Transformers 更高的效率实现文本图像的 SOTA

基于文本提示的生成图像模型近年来取得了惊人的进展,这得益于新型的深度学习架构、先进的训练范式(如掩码建模)、大量图像-文本配对训练数据的日益可用,以及新的扩散和基于掩码的模型的发展。...google团队总结了它们的主要贡献如下: 提出了一个最先进的文本图像生成模型,该模型获得了出色的 FID 和 CLIP 分数(图像生成质量、多样性和与文本提示对齐的定量测量)。...Muse构建在谷歌的T5之上,T5是一个大型语言模型,它接受各种文本文本任务的训练,可通过掩码transformer 架构生成高质量图像。...在他们的实证研究中,Muse与各种文本图像生成任务的流行基准模型进行了比较。...Muse展示了令人印象深刻的无需微调的零样本编辑功能,进一步证实了冻结的大型预训练语言模型作为文本图像生成的强大而高效的文本编码器的潜力。

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Material Design — 网格列表(Grid lists)

Grid lists由垂直和水平布局排列的cell重复后组成。 Grid lists最适用于同质数据类型。 它们有助于提高用户对Grid lists所含内容的视觉理解。...类型 仅图像 单行文本(可带图标) 两行文字(可带图标) 操作 垂直滚动 筛选 替代 Lists Cards ---- 用法 网格列表最适合呈现同类数据,通常为图像,并且针对视觉理解和区分类似数据类型进行了优化...如果tiles中的文本需要足够突出区分主要的内容片段,请考虑使用不同的容器,如lists或cards,可优化文本显示与加快阅读理解。...主要内容是主要的区分元素,通常是图像。 次要内容可以是操作或文本。 为缺少主要内容图像的tiles提供默认图像。 ?...尺寸和调整大小 调整grid list的大小会导致tiles在水平空间变为可用时重新排序。全屏的grid list会调整大小适应屏幕宽度。 水平空间收缩时,grid list不会转换为list。

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大模型时代下的数据治理:AI序幕拉开,垂直行业模型如何加速突破?

当这些模型被应用到特定的行业(如金融、医疗或法律)时,就需要进一步调整和优化适应特定的业务需求。...这就是行业垂直大模型——它们基于大模型框架进行缩减和调整,模型的参数更少,但通过行业特有的数据集进行训练,在特定领域中的表现能达到更好的效果。...结合不同业务领域和行业中特定的知识,已经在智能客服、视频图像生成、精准营销、生物医药研究,以及复杂的金融市场预测等方向取得了大幅突破。...垂直大模型可能涉及文本图像、语音等多种数据类型的处理。有效的数据处理过程需要将这些不同类型的数据整合,进行自动识别、分类,并与其他数据类型建立关联,支持更复杂的AI应用。...此外,为模型微调和领域适应性开发提供专业化的数据集,如领域特定的问答集或情感分析数据。 综合评价和测试:构建适应不同应用场景的测试评价数据集,验证模型的性能和适应性。

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大模型时代下的数据治理:AI序幕拉开,垂直行业模型如何加速突破?

当这些模型被应用到特定的行业(如金融、医疗或法律)时,就需要进一步调整和优化适应特定的业务需求。...这就是行业垂直大模型——它们基于大模型框架进行缩减和调整,模型的参数更少,但通过行业特有的数据集进行训练,在特定领域中的表现能达到更好的效果。...结合不同业务领域和行业中特定的知识,已经在智能客服、视频图像生成、精准营销、生物医药研究,以及复杂的金融市场预测等方向取得了大幅突破。...垂直大模型可能涉及文本图像、语音等多种数据类型的处理。有效的数据处理过程需要将这些不同类型的数据整合,进行自动识别、分类,并与其他数据类型建立关联,支持更复杂的AI应用。...此外,为模型微调和领域适应性开发提供专业化的数据集,如领域特定的问答集或情感分析数据。 综合评价和测试:构建适应不同应用场景的测试评价数据集,验证模型的性能和适应性。

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深入了解CSS中的object-fit和background-size——CSS图片尺寸控制&应用场景

object-fit: cover 这里,图像也将被调整大小适应其容器的长宽比,如果图像的长宽比与容器的长宽比不一致,那么它将被剪切适应。...[post18image5.jpeg] 当使用object-fit: cover时,图像将被剪裁适应或相应地调整大小。...object-fit: fill 使用这个,图像将被调整大小适应其容器的长宽比,如果图像的长宽比与容器的长宽比不一致,它将被挤压或拉伸。我们不希望这样。...background-size: contain 在这种情况下,图像将被调整大小适应容器。如果长宽比不对,那么图像就会被黑边化,如下例所示。...[post18image12.jpeg] background-size: contain 调整图像的大小适应容器。

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OCR技术简介

文本识别是在文本检测的基础上,对文本内容进行识别,将图像中的文本信息转化为文本信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。识别出的文本通常需要再次核对保证其正确性。文本校正也被认为属于这一环节。...因此需要对现有模型进行调整。...一种常见的做法是调整候选锚定框,例如: RRPN (Rotation Region Proposal Networks)在faster R-CNN的基础上,将垂直的候选锚定框进行旋转满足非垂直文本的检测...,这样一来就可以满足非垂直文字的检测需求。...调整了锚定框的长宽比,适应文字的高长宽比。输出层也利用了利用非标准的卷积核。更适应文字细长的宽高比这一特点。[5] ?

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Axure RP 9 中文

Axure RP 9是可以在Mac电脑上进行交互原型设计的中文工具,优化工作设计的流程,最佳的方式,展示自己优秀的作品,xure RP 9可以为您整理笔记,将其分配给UI元素,并合并屏幕注释,新的交互构建器已经过全面重新设计和优化...替换视口设置)下一页和上一页的快捷方式自动包含Axure上的Google字体的Web字体 选色器 色轮保存的颜色径向渐变建议的颜色 形状 形状绘制工具绘图工具的单键快捷方式从草图粘贴(带插件)双击边框编辑矢量点形状上的背景图像钢笔工具改进形状在原型中生成为...SVG 样式 “聚焦”样式效果复制和粘贴样式(替换格式画家)将边框设置为任何厚度 图片 颜色调整为色调,饱和度,亮度,对比度更好的压缩翻转水平/垂直 大师 主视图(替换母版上的自适应视图)覆盖母版中的文本覆盖母版中的图像...动态面板 axure rp 9 mac内联编辑边框角半径外阴影 自适应视图 axure rp 9 mac页面可以有不同的自适应视图页面可以共享自适应视图集原型显示最适合的视图(替换条件) 图书馆 将图像文件夹添加到...“库”窗格中库自动刷新双击.rplib加载或编辑库 笔记 一次查看页面上的所有注释为窗口小部件分配多个注释可以取消分配和重新分配注释在注释中包括窗口小部件文本在注释中包括窗口小部件交互注释可以按层次结构组织

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CSS快速入门(三)

目录 字体相关调整 背景相关调整 控制背景平铺 调整背景图像的大小 边框属性 圆与圆角 盒模型 块级盒子(Block box) 和 内联盒子(Inline box) display属性 盒子模型 盒模型的各个部分...repeat-y —垂直重复。 repeat — 在两个方向重复。 调整背景图像的大小 在上面的例子中,我们有一个很大的图像,由于它比作为背景的元素大,所以最后被裁剪掉了。...在这种情况下,我们可以使用 background-size属性,它可以设置长度或百分比值,来调整图像的大小适应背景。...在这种情况下,如果图像的长宽比与盒子的长宽比不同,则可能在图像的任何一边或顶部和底部出现间隙。 在下面的例子中,我使用了上面例子中的大图,并使用长度单位来调整方框内的大小。你可以看到这扭曲了图像。...可以使用两个长度或百分比作为值,第一个值定义水平半径,第二个值定义垂直半径。

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美图的这 100 天:三月三版本,大模型博弈中谁能笑到最后?

核心部分有两个:一是将文本转化为潜在编码,控制扩散模型生成过程的文本编码模块。二是采用扩散模型的生成模块,还有一些附加模块,例如超分辨率模块,用于在生成后对图像进行放大并增强细节。...通常,团队会用自动化算法对训练数据进行预处理,包括增强图像的清晰度和画质、调整色调、裁剪等,然后使用自研的模型架构进行训练,最后进行效果调整。 MiracleVision 演进经历了三个关键阶段。...团队每个维度的得分作为模型训练标准。 这套评估体系贯穿了美图的整个大模型生命周期,包括前期数据筛选标准和模型效果调整标准等。...而通过用户的反馈,美图团队会进行针对性训练,最快的速度调整效果,与用户应用场景结合。这种直接 to C 带来的闭环也是美图优势所在。 但这只是大模型在现有产品体系的应用,还不够。...通过交流,我们可以更好地调整产品和大模型,满足他们的需求,解决他们的问题。这种合作是实现大模型在行业落地的关键。”许俊说道。

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基于图像视觉词汇的文本分类方法(完整项目)

预处理 为了获取到稳定的特征,我们需要对图像进行预处理,包括调整图像大小,将图像缩放到合适尺寸;旋转图像,或者说调整成水平;二值化,去除色彩信息,产生黑白图像。 1.1....调整图像大小 调整的目的是为了让图像中文字的尺寸保持大致相同的像素尺寸。这里做了一个简单假设,即:图像基本是一段完整的文本,比如一个段落,或者一页文档,那么不同的图像中,每行文本的字数相差不会很大。...提取特征 这里的思路是,首先通过形态学处理,可以分割出文本行(的图像),再从文本行中分割出词汇(的图像),然后从"词汇"中提取特征。...但这里的需要克服的困难是: 很多汉字分左右部,容易被错分,比如你好, 可能被分割成4块图像:亻、尔、女、子。 独立的“字”并不适合于文本分类,还需能学习出词汇。...提取文本行 由于预处理过程中已经将样本的图像尺寸基本调整一致,所以可以比较容易的利用形态学的处理方法,分割出文本行。

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最新iOS设计规范七|10大视觉规范(Visual Design)

做好更改文本大小的准备。用户希望大多数APP在设置中选择不同的文本大小时都能做出响应。若要适应某些文本大小的更改,你可能需要调整布局 为可交互元素提供充足的点击热区。...在较大的设备上显示文本时,应留有可读性页边距。这些边距使文本行足够短,确保舒适的阅读体验。 适应上下文的变化 在上下文变化期间确保聚焦在当前内容。内容是APP中优先级最高的。...如有必要,请调整颜色以便于在大多数用例中都能提有很好的观看体验。 考虑原彩显示如何影响颜色。原彩显示器使用环境光传感器自动调整显示器的白点,适应当前环境的照明条件。...查看两种外观的界面外观,并根据需要调整设计适应每种外观。在一种外观上运作良好的设计可能在另一种外观上无法运作。 调整对比度和透明度可访问性设置时,请确保在黑暗模式下内容清晰易读。...系统视图和控件使你的APP文本在所有背景上都看起来很好,并自动调整适应是否有Vibrancy。当你可以使用系统提供的视图来显示该文本时,请不要自己绘制文本

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深入浅出了解OCR识别票据原理

预处理 首先,我们需要接收图像相关数据,使其水平竖直方向垂直,接下来使用算法进行检测是否为票据,最终二值化方便识别。 旋转图像识别收据 我们有三种方案来识别票据,下文对这三种方案做了测试。 1....高阈值的自适应二值化技术。 2. 卷积神经网络(CNN)。 3. Haar特征分类器。 自适应二值化技术 [图片] 首先,我们看到,图中图像上包含了完整的数据,同时票据又与背景有些差距。...[图片] 我们使用Opencv中的自适应阈值化函数adaptive_threshold和scikit-image框架来调整收据数据。...[图片] 然后我们发现图中左下角有些是真,所哟我们通过二维周期函数来调整网格识别。...我们使用下面两个方法来解决这个问题: LSTM网络 图像非均匀分割技术 LSTM网络 您可以阅读这些文章,更加深入了解使用卷积神经网络识别序列中的文本 ,或我们可以使用神经网络建立与语言无关的OCR吗

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Axure RP 9 for Mac(原型设计软件)

SVG 样式 “聚焦”样式效果复制和粘贴样式(替换格式画家)将边框设置为任何厚度 图片 颜色调整为色调,饱和度,亮度,对比度更好的压缩翻转水平/垂直 大师 主视图(替换母版上的自适应视图)覆盖母版中的文本覆盖母版中的图像...动态面板 axure rp 9 mac内联编辑边框角半径外阴影 自适应视图 axure rp 9 mac页面可以有不同的自适应视图页面可以共享自适应视图集原型显示最适合的视图(替换条件) 图书馆 将图像文件夹添加到...“库”窗格中库自动刷新双击.rplib加载或编辑库 笔记 一次查看页面上的所有注释为窗口小部件分配多个注释可以取消分配和重新分配注释在注释中包括窗口小部件文本在注释中包括窗口小部件交互注释可以按层次结构组织...你的想法的速度 从头脑风暴到完善的可交付成果,通过改进的图书馆管理,简化的自适应视图,更灵活和可重复使用的母版以及动态面板的内联编辑,更有效地工作。...然后,使用填充,渐变,线条样式和文本格式设置样式。 注释您的图表和原型指定功能,跟踪任务或存储项目信息。将笔记整理到不同的受众群体的不同字段中。

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深入浅出了解OCR识别票据原理

光学字符识别技术(OCR)目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别,大到广告、海报。因为OCR技术的发明,极大简化了我们处理数据的方式。...预处理 首先,我们需要接收图像相关数据,使其水平竖直方向垂直,接下来使用算法进行检测是否为票据,最终二值化方便识别。 旋转图像识别收据 我们有三种方案来识别票据,下文对这三种方案做了测试。 1....高阈值的自适应二值化技术。2. 卷积神经网络(CNN)。3. Haar特征分类器。 自适应二值化技术 ? 首先,我们看到,图中图像上包含了完整的数据,同时票据又与背景有些差距。...我们使用Opencv中的自适应阈值化函数adaptive_threshold和scikit-image框架来调整收据数据。利用这两项函数,我们可以在高梯度区域保留白色像素,低梯度区域保留黑色像素。...我们使用下面两个方法来解决这个问题: LSTM网络 图像非均匀分割技术 LSTM网络 您可以阅读这些文章,更加深入了解使用卷积神经网络识别序列中的文本 ,或我们可以使用神经网络建立与语言无关的OCR吗

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OCR技术简介

文本识别是在文本检测的基础上,对文本内容进行识别,将图像中的文本信息转化为文本信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。识别出的文本通常需要再次核对保证其正确性。文本校正也被认为属于这一环节。...因此需要对现有模型进行调整。...一种常见的做法是调整候选锚定框,例如 RRPN (Rotation Region Proposal Networks)在faster R-CNN的基础上,将垂直的候选锚定框进行旋转满足非垂直文本的检测,...调整了锚定框的长宽比,适应文字的高长宽比。输出层也利用了利用非标准的卷积核。更适应文字细长的宽高比这一特点。...这样有利于将前景图像和背景图像分离,对于文本内容较之背景图像有着更高的注意力,使检测结果更准确。[9] 文本识别 文本识别在传统技术中采用模板匹配的方式进行分类。

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论文解读 LLaMA-Adapter V2 多模态领域又一佳作

这种策略有效地缓解了图像-文本对齐和指令跟踪这两个任务之间的干扰,并通过小规模的图像-文本和指令数据集实现了强大的多模态推理。...• (2) 平衡视觉指令调整。我们提出了一种简单的早期融合策略,解决图像-文本对齐和指令跟踪学习目标之间的干扰。...我们采用模块化设计,不是端到端地在大量图像-文本对上进行预训练,而是将不同的专家模型集成到我们的框架中,增强LLMs的图像理解能力。...③ 具体来说,只有视觉投影层和早期零初始化注意力(带门控)用于图像文本标注数据,而后期适应提示与零门控、解锁的标准化、新添加的偏置和比例因子(或可选的低秩适应[25])用于从指令跟随数据中学习。...② 我们建议将专家系统(如字幕、OCR和搜索引擎)集成到LLaMA-Adapter V2中,提供额外的视觉推理能力,而不是收集更多的图像文本数据或采用更强大的多模块。

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